1 什么是索引
为了使用Lucene来索引数据，首先你得把它转换成一个纯文本（plain-text）tokens的数据流（stream），并通过它创建出Document对象，其包含的Fields成员容纳这些文本数据。一旦你准备好些Document对象，你就可以调用IndexWriter类的addDocument(Document)方法来传递这些对象到Lucene并写入索引中。当你做这些的时候，Lucene首先分析（analyzer）这些数据来使得它们更适合索引。详见《Lucene In Action》
下面先了解一下索引结构的一些术语。
1.1 索引数据结构介绍
1.1.1 术语定义
Lucene中基本的概念（fundamental concepts）是index、Document、Field和term。
1 一条索引（index）包含（contains）了一连串（a sequence of）文档（documents）。
2 一个文档（document）是由一连串fields组成。
3 一个field是由一连串命名了（a named sequence of）的terms组成。
4 一个term是一个string（字符串）。
相同的字符串（same string）但是在两个不同的fields中被认为（considered）是不同的term。因此（thus）term被描述为（represent as）一对字符串（a pair of strings），第一个string取名（naming）为该field的名字，第二个string取名为包含在该field中的文本（text within the field）。
1.1.2 倒排索引（inverted indexing）
索引（index）存储terms的统计数据（statistics about terms），为了使得基于term的检索（term-based search）效率更高（more efficient）。Lucene的索引分成（fall into）被广为熟悉的（known as）索引种类（family of indexex）叫做倒排索引（inverted index）。这是因为它可以列举（list），对一个term来说，所有包含它的文档（documents that contain it）。这与自然关联规则（natural relationship）是相反，即由documents列举它所包含的terms。
1.1.3 Fields的种类
在Lucene中，fields可以被存储（stored），在这种情况（in which case）下它们的文本被逐字地（literally）以一种非倒排的方式（in non-inverted manner）存储进index中。那些被倒排的fields（that are inverted）称为（called）被索引（indexed）。一个field可以都被存储（stored）并且被索引（indexed）。
一个field的文本可以被分解为（be tokenized into）terms以便被索引（indexed），或者field的文本可以被逐字地使用为（used literally as）一个term来被索引（be indexed）。大多数fields被分解（be tokenized），但是有时候对某种唯一性（certain identifier）的field来逐字地索引（be indexed literally）又是非常有用的，如url。
1.1.4 片断（segments）
Lucene的索引可以由多个复合的子索引（multiple sub-indexes）或者片断（segments）组成（be composed of）。每一个segment都是一个完全独立的索引（fully independent index），它能够被分离地进行检索（be searched seperately）。索引按如下方式进行演化（evolve）：
1. 为新添加的文档（newly added documents）创建新的片断（segments）。
2. 合并已存在的片断（merging existing segments）。
检索可以涉及（involve）多个复合（multiple）的segments，并且/或者多个复合（multiple）的indexes。每一个index潜在地（potentially）包含（composed of）一套（a set of）segments。
1.1.5 文档编号（document numbers）
在内部（internally），Lucene通过一个整数的（interger）文档编号（document number）来表示文档。第一篇被添加到索引中的文档编号为0（be numbered zero），每一篇随后（subsequent）被添加的document获得一个比前一篇更大的数字（a number one greater than the previous）。
需要注意的是一篇文档的编号（document’s number）可以更改，所以在Lucene之外（outside of）存储这些编号时需要特别小心（caution should be taken）。详细地说（in particular），编号在如下的情况（following situations）可以更改：
1 存储在每个segment中的编号仅仅是在所在的segment中是唯一的（unique），在它能够被使用在（be used in）一个更大的上下文（a larger context）中前必须被转变（converted）。标准的技术（standard technique）是给每一个segment分配（allocate）一个范围的值（a range of values），基于该segment所使用的编号的范围（the range of numbers）。为了将一篇文档的编号从一个segment转变为一个扩展的值（an external value），该片断的基础的文档编号（base document number）被添加（is added）。为了将一个扩展的值（external value）转变回一个segment的特定的值（specific value），该segment将该扩展的值所在的范围标识出来（be indentified），并且该segment的基础值（base value）将被减少（substracted）。例如，两个包含5篇文档的segments可能会被合并（combined），所以第一个segment有一个基础的值（base value）为0，第二个segment则为5。在第二个segment中的第3篇文档（document three from the second segment）将有一个扩展的值为8。
2 当文档被删除的时候，在编号序列中（in the numbering）将产生（created）间隔段（gaps）。这些最后（eventually）在索引通过合并演进时（index evolves through merging）将会被清除（removed）。当segments被合并后（merged），已删除的文档将会被丢弃（dropped），一个刚被合并的（freshly-merged）segment因此在它的编号序列中（in its numbering）不再有间隔段（gaps）。
1.1.6 索引结构概述
每一个片断的索引（segment index）管理（maintains）如下的数据：
1 Fields名称：这包含了（contains）在索引中使用的一系列fields的名称（the set of field names）。
2 已存储的field的值：它包含了，对每篇文档来说，一个属性-值数据对（attribute-value pairs）的清单（a list of），其中属性即为field的名字。这些被用来存储关于文档的备用信息（auxiliary information），比如它的标题（title）、url、或者一个访问一个数据库（database）的唯一标识（identifier）。这套存储的fields就是那些在检索时对每一个命中的（hits）文档所返回的（returned）信息。这些是通过文档编号（document number）来做为key得到的。
3 Term字典（dictionary）：一个包含（contains）所有terms的字典，被使用在所有文档中所有被索引的fields中。它还包含了该term所在的文档的数目（the number of documents which contains the term），并且指向了（pointer to）term的频率（frequency）和接近度（proximity）的数据（data）。
4 Term频率数据（frequency data）：对字典中的每一个term来说，所有包含该term（contains the term）的文档的编号（numbers of all documents），以及该term出现在该文档中的频率（frequency）。
5 Term接近度数据（proximity data）：对字典中的每一个term来说，该term出现在（occur）每一篇文档中的位置（positions）。
6 调整因子（normalization factors）：对每一篇文档的每一个field来说，为一个存储的值（a value is stored）用来加入到（multiply into）命中该field的分数（score for hits on that field）中。
7 Term向量（vectors）：对每一篇文档的每一个field来说，term向量（有时候被称做文档向量）可以被存储。一个term向量由term文本和term的频率（frequency）组成（consists of）。怎么添加term向量到你的索引中请参考Field类的构造方法（constructors）。
8 删除的文档（deleted documents）：一个可选的（optional）文件标示（indicating）哪一篇文档被删除。
关于这些项的详细信息在随后的章节（subsequent sections）中逐一介绍。
1.1.7 索引文件中定义的数据类型
数据类型 | 所占字节长度（字节） | 说明 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Byte | 1 | 基本数据类型，其他数据类型以此为基础定义 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
UInt32 | 4 | 32位无符号整数，高位优先 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
UInt64 | 8 | 64位无符号整数，高位优先 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
VInt | 不定，最少1字节 | 动态长度整数，每字节的最高位表明还剩多少字节，每字节的低七位表明整数的值，高位优先。可以认为值可以为无限大。其示例如下
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Chars | 不定，最少1字节 | 采用UTF-8编码[20]的Unicode字符序列 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
String | 不定，最少2字节 | 由VInt和Chars组成的字符串类型，VInt表示Chars的长度，Chars则表示了String的值 |
1.1.8 每个索引所包含的文件
本节介绍的文件存在于每个索引中（exist one-per-index），下图描述索引中的文件及组成结构：
1.1.8.1 Segments文件
索引中活动（active）的Segments被存储在segment info文件中，segments_N，在索引中可能会包含一个或多个segments_N文件。然而，最大一代的那个文件（the one with largest generation）是活动的片断文件（这时更旧的segments_N文件依然存在（are present）是因为它们暂时（temporarily）还不能被删除，或者，一个writer正在处理提交请求（in the process of committing），或者一个用户定义的（custom）IndexDeletionPolicy正被使用）。这个文件按照名称列举每一个片断（lists each segment by name），详细描述分离的标准（seperate norm）和要删除的文件（deletion files），并且还包含了每一个片断的大小。
对2.1版本来说，还有一个文件segments.gen。这个文件包含了该索引中当前生成的代（current generation）（segments_N中的_N）。这个文件仅用于一个后退处理（fallback）以防止（in case）当前代（current generation）不能被准确地（accurately）通过单独地目录文件列举（by directory listing alone）来确定（determened）（由于某些NFS客户端因为基于时间的目录（time-based directory）的缓存终止（cache expiration）而引起）。这个文件简单地包含了一个int32的版本头（version header）（SegmentInfos.FORMAT_LOCKLESS=-2），遵照代的记录（followed by the generation recorded）规则，对int64来说会写两次（write twice）。
版本 | Segments包含的项 | 数目 | 类型 | 描述 |
2.1之前版本 | Format | 1 | Int32 | 在Lucene1.4中为-1，而在Lucene 2.1中为-3（SegmentsInfos.FORMAT_SINGLE_NORM_FILE） |
Version | 1 | Int64 | 统计在删除和添加文档时，索引被更改了多少次。 | |
NameCounter | 1 | Int32 | 用于为新的片断文件生成新的名字。 | |
SegCount | 1 | Int32 | 片断的数目 | |
SegName | SegCount | String | 片断的名字，用于所有构成片断索引的文件的文件名前缀。 | |
SegSize | SegCount | Int32 | 包含在片断索引中的文档的数目。 | |
2.1及之后版本 | Format | 1 | Int32 | 同上 |
Version | 1 | Int64 | 同上 | |
NameCounter | 1 | Int32 | 同上 | |
SegCount | 1 | Int32 | 同上 | |
SegName | SegCount | String | 同上 | |
SegSize | SegCount | Int32 | 同上 | |
DelGen | SegCount | Int64 | 为分离的删除文件的代的数目（generation count of the separate deletes file），如果值为-1，表示没有分离的删除文件。如果值为0，表示这是一个2.1版本之前的片断，这时你必须检查文件是否存在_X.del这样的文件。任意大于0的值，表示有分离的删除文件，文件名为_X_N.del。 | |
HasSingleNormFile | SegCount | Int8 | 该值如果为1，表示Norm域（field）被写为一个单一连接的文件（single joined file）中（扩展名为.nrm），如果值为0，表示每一个field的norms被存储为分离的.fN文件中，参考下面的“标准化因素（Normalization Factors）” | |
NumField | SegCount | Int32 | 表示NormGen数组的大小，如果为-1表示没有NormGen被存储。 | |
NormGen | SegCount * NumField | Int64 | 记录分离的标准文件（separate norm file）的代（generation），如果值为-1，表示没有normGens被存储，并且当片断文件是2.1之前版本生成的时，它们全部被假设为0（assumed to be 0）。而当片断文件是2.1及更高版本生成的时，它们全部被假设为-1。这时这个代（generation）的意义与上面DelGen的意义一样。 | |
IsCompoundFile | SegCount | Int8 | 记录是否该片断文件被写为一个复合的文件，如果值为-1表示它不是一个复合文件（compound file），如果为1则为一个复合文件。另外如果值为0，表示我们需要检查文件系统是否存在_X.cfs。 |
1.1.8.2 Lock文件
写锁（write lock）文件名为“write.lock”，它缺省存储在索引目录中。如果锁目录（lock directory）与索引目录不一致，写锁将被命名为“XXXX-write.lock”，其中“XXXX”是一个唯一的前缀（unique prefix），来源于（derived from）索引目录的全路径（full path）。当这个写锁出现时，一个writer当前正在修改索引（添加或者清除文档）。这个写锁确保在一个时刻只有一个writer修改索引。
需要注意的是在2.1版本之前（prior to），Lucene还使用一个commit lock，这个锁在2.1版本里被删除了。
1.1.8.3 Deletable文件
在Lucene 2.1版本之前，有一个“deletable”文件，包含了那些需要被删除文档的详细资料。在2.1版本后，一个writer会动态地（dynamically）计算哪些文件需要删除，因此，没有文件被写入文件系统。
